随着企业从单体应用向云原生微服务架构演进，虽然实现了高并发、易扩展和高开发敏捷度，但也带来了新的性能排查挑战：
排查困难的原因：
- 应用链路变得越来越长，一次请求可能经过数十个微服务
- 依赖的外部技术组件越来越多（缓存、消息队列、数据库等）
- 传统可观测技术（Metrics、Logging、Tracing）虽然能发现问题存在，但难以定位到代码级的根因
持续剖析解决的典型场景：
- CPU 持续性出现波峰，但不知道是哪段代码导致
- JVM 堆内存使用率持续升高，不清楚内存被分配给了哪些对象
- Trace 调用链显示某个环节慢，但无法进一步定位到具体的代码方法
- 性能问题间歇性出现，手动抓取 dump 很难复现
技术原理：持续性能剖析通过采集应用线程在申请资源（CPU 时间、内存等）时的方法栈状态信息，再通过火焰图可视化技术绘制资源使用分布情况，从而确定特定时段资源波动的根因。这是一种低侵入、持续运行、精确到代码方法级别的诊断技术。